A narrativa da IA neste ciclo parece mais alta do que nunca, mas construir algo real lhe dá uma perspectiva muito diferente.

Eu tenho trabalhado em um agente de negociação automatizado em cadeia, e honestamente, a maior dificuldade não tem sido o modelo ou a estratégia. É o dado. Na maioria das L2s convencionais, o que você recebe da cadeia é bruto e bagunçado — logs, hashes, saídas de baixo nível. Para extrair um significado real de negociação, tive que decodificar eventos, estruturar atividades e até rodar meu próprio servidor de indexação. Isso é uma infraestrutura extra apenas para tornar os dados utilizáveis para um sistema de IA.

Muitos projetos que se promovem como focados em IA parecem concentrar-se principalmente na distribuição de computação, semelhante à Render Network ou Akash Network. Mas a IA não precisa apenas de GPUs. Ela precisa de informações limpas e estruturadas. Se o livro razão oferece apenas saídas técnicas fragmentadas, o modelo gasta mais esforço traduzindo do que raciocinando.

Quando testei a Vanar Chain, notei uma filosofia de design diferente. Chamar o estado do contrato através de um simples script Python retornou dados semânticos estruturados em vez de ruído bruto. Parecia que a cadeia já estava preparando informações de uma maneira amigável para máquinas, reduzindo a necessidade de middleware pesado. Essa é uma mudança significativa.

Há trocas, porém. Sob chamadas concorrentes mais pesadas, a latência RPC flutuou e o desempenho nem sempre foi estável. Parece que uma estruturação de dados mais profunda pode ter um custo em velocidade bruta. Em um mercado obcecado por métricas de TPS, isso é definitivamente não convencional.

Comparado a algo como o NEAR Protocol, que enfatiza a abstração voltada para o usuário, essa abordagem parece mais focada na legibilidade da máquina. Quase como construir uma infraestrutura projetada para agentes inteligentes desde o início.

Neste ponto, parece claro para mim que a indústria não carece de poder computacional. O que falta é um livro razão que os sistemas de IA possam realmente entender sem camadas de tradução. O hype pode estar em outro lugar, mas o verdadeiro valor a longo prazo pode vir de cadeias que priorizam estrutura sobre ruído.

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